Vibecoding MCP Servers
@ams-dev/process-manager
一套用于实时开发监控和交互式结对编程的MCP服务器套件,支持进程管理、Docker容器控制、错误检测和浏览器自动化。
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npx @ams-dev/process-manager
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一套用于实时开发监控和交互式结对编程的MCP服务器套件,支持进程管理、Docker容器控制、错误检测和浏览器自动化。
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npx @ams-dev/process-manager
vibemaster-mcp-setup
VibemasterMCP是一个高级AI开发协调工具,具备58种工具、持久性内存、GSD规划、RAG搜索、自动审查、质量评分和安全加固功能,旨在帮助开发者提升开发效率。
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npx vibemaster-mcp-setup # Interactive wizard
一个全面的MCP服务器,为Claude提供端到端的3D打印自动化,从自然语言需求到完美打印对象。
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pip install -e . --break-system-packages
VibeScan是一款本地运行的安全扫描工具,用于检测项目中的泄露密钥、危险代码模式和Git管理问题。
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pip install vibescan-mcp-server
Vibe Workflow MCP Server是一个基于vibe-coding工作流的MCP服务器,用于自动化项目初始化、文档管理和进度追踪。
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pip install fastmcp
基于层次分析法(AHP)的智能视频推荐系统,通过多维度评估推荐高质量视频内容。
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pip install -r requirements.txt
一个用于全面视频分析的MCP服务器,支持AI驱动的转录、视觉帧分析和来自1000多个平台的元数据提取。
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pip install videoscan-mcp
一款基于Google Gemini 2.5 Flash的AI视频分析工具,支持YouTube、TikTok和Instagram等平台的视频内容分析、转录和问答功能。
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uvx video-url-analyzer-mcp
vika-mcp
通过stdio提供Vika数据表的TypeScript MCP服务,支持记录、字段、视图等操作。
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npx -y vika-mcp
一个基于VirusTotal API的综合安全分析服务器,提供URL、文件、IP和域名的全面威胁检测和情报功能。
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docker run -d --name virustotal-mcp -p 8000:8000 --env-file .env virustotal-mcp
一个基于FastAPI和Pydantic的类型安全模型上下文协议服务器,为本地LLM提供统一的数据访问接口,适用于AI代理的数据连接和智能过滤。
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pip install -r requirements.txt
@modelcontextprotocol/inspector
一个基于MCP协议的计算器工具,支持通过命令行进行快速计算。
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npx @modelcontextprotocol/inspector uvx vkey-calculator-kel
用于vLLM CI监控的MCP服务器,扫描Buildkite构建,提取并分类失败,生成可复制粘贴的报告。
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pip install -e .
一个轻量级的MCP服务器,将Claude Desktop转变为专注于CTF解题的工具,提供模式匹配、安全工具集成和知识库搜索等功能。
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python ingest.py --test
vMCP是一个统一的多MCP服务器网关,提供类似虚拟文件系统的抽象层,支持科学计算、数据分析等多种工具的无缝访问。
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uv run vmcp config init
VNC MCP Server 是一个高级模型上下文协议服务器,通过VNC协议使AI代理能够查看、推理和控制计算机,将标准VNC连接转换为AI代理的高级“视觉-动作”接口。
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docker run -d \
一个基于vnstock库的非官方MCP服务器,提供访问越南股市数据的工具,包括实时和历史股票价格、公司财务数据、市场交易统计等。
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pip install vnstock-mcp-server
一个基于React前端和Python后端的实时语音代理应用,具备RAG功能,适用于需要实时语音处理和智能交互的场景。
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uv run agent.py dev
通过本地或远程服务器上的Whisper进行语音转录,支持Claude Code通过SSH/tmux环境进行远程语音输入。
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python windows_recorder.py --channel monitoring
NCERT Lesson Plan Generator (KVS) 是一个轻量级的网页应用和MCP支持的工具,用于通过语音或文本输入生成NCERT风格的课程计划。
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pip install -r requirements.txt